Knn算法用C语言实现
时间: 2024-09-19 19:10:26 浏览: 41
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基于实例的学习方法,它通过计算新样本与训练集中每个样本之间的距离,并选择最近的K个邻居来进行分类决策。在C语言中实现KNN算法,通常会涉及以下几个步骤:
1. 数据预处理:读取和存储数据集,可以使用数组、文件操作等。将特征值和标签分开。
2. 计算距离:可以使用欧氏距离(euclidean distance)或其他适合的距离度量方法,如曼哈顿距离(Minkowski Distance),C语言中可以用`sqrt`函数计算平方根。
3. 创建KNN类:设计一个结构体来表示数据点,包含特征和对应的类别。编写一个函数来搜索最近的K个邻居。
4. 划分训练集和测试集:对数据进行划分,以便进行模型的训练和评估。
5. 预测阶段:对于新的输入数据点,找出其K个最相似的数据点,然后统计各类别的出现次数,多数决定分类结果。
6. 测试和评价:用测试集评估模型性能,比如计算精度、召回率等。
以下是简化的C代码示例:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
typedef struct {
double features[features_count];
int label;
} DataPoint;
double euclidean_distance(DataPoint* a, DataPoint* b) {
double dist = 0;
for(int i = 0; i < features_count; ++i)
dist += pow(a->features[i] - b->features[i], 2);
return sqrt(dist);
}
void k_nearest_neighbors(DataPoint* query, int k, DataPoint data[], int num_data) {
// 排序并返回k个最近的点
// ...
}
int main() {
// 数据加载和处理...
return 0;
}
```
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